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【2018展望Top10】GAN应用落地,NLP急需突破

人工智能最近三年发展如火如荼,学术界、工业界、投资界各方一起发力,硬件、算法与数据共同发展,不仅仅是大型互联网公司,包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能。 2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头,那么在过去的一年里AI行业从技术发展角度有哪些重要进展?未来又有哪些发展趋势?本文从大家比较关注的若干领域作为代表,来归纳AI领域一些方向的重要技术进展。 从AlphaGo Zero到Alpha Zero:迈向通用人工智能的关键一步 DeepMind携深度增强学习利器总是能够给人带来震撼性的技术创新,2016年横空出世的AlphaGo彻底粉碎了普遍存在的“围棋领域机器无法战败人类最强手”的执念,但是毕竟李世石还是赢了一局,不少人对于人类翻盘大逆转还是抱有希望,紧接着Master通过60连胜诸多顶尖围棋高手彻底浇灭了

ImageNet这八年:李飞飞和被她改变的AI世界

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 2006年,李飞飞开始考虑一个想法。 当时刚刚出任伊利诺伊大学香槟分校计算机教授的她发现,整个学术圈和人工智能行业都在苦心研究同一个概念:通过更好的算法来制定决策,但却并不关心数据。 她意识到这种方法的局限——如果使用的数据无法反映真实世界的状况,即便是最好的算法也无济于事。 她的解决方案是建设更好的数据集。 “我们决定做一件史无前例的事情。”李飞飞说,她指的是最初与自己共事的那个小团队。“我们的对象是全世界的物体。” 由此制作的数据集名为ImageNet,它作为论文于2009年发布时,还只能以海报的形式缩在迈阿密海滩大会的角落里,但却很快成为了一场年度竞赛:看看究竟哪种算法能以最低的错误率识别出其中的图像所包含的物体。很多人都将此视作当今这轮人工智能浪潮的催化剂。 参与ImageNet挑战赛的企业遍布

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